• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38C no.12
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• pp.1126-1133
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• 2013

For providing personalized intelligent services to users, 3 dimensional indoor positioning technology to recognize the position of person and equipment becomes important. In this paper, the acoustic signal generated from the proliferated smart phone is received from the 5 microphones equipped in the front panel of 3D positioning system, and the two proposed methods estimate the 3D coordinate of the smart phone, and finally it is verified using the implemented experimental system.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.11a
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• pp.172-175
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• 2000

무인자율항체는 자동차, 선박, 잠수함과 같이 인간에 의해 직접 조종되는 유인항체에 인간의 역할을 대신할 수 있는 지능시스템을 배치하여 전체적 혹은 부분적으로 무인화한 이동체를 말한다. 무인자율항체에서 사용되는 소프트웨어는 인식, 사고, 행위와 같은 인간의 지적능력을 내포한 인공지능시스템이어야 한다. 자율무인잠수정, 자율운항선박과 같은 저속무인자율항체는 무인항공기나 무인차량과 같이 빠른 판단과 제어가 요구되는 지능제어시스템과는 다른 특성을 가진다. 저속무인자율항체에서 가장 주목되는 특성은 주위 환경 변화속도와 운항속도에 따른 긴박감의 차이이다. 고속자율항체에서는 제어시스템의 처리속도에, 저속자율항체에서는 제어시스템의 신뢰성에 비중을 둔다. 본 연구에서는 이와 같은 저속무인자율항체의 특성과 기능별 독립성 보장, 반응형 및 인식형 인공지능 기법의 융화 극대화에 촛점을 맞춘 RVC(Reactive Layer-Virtual World-Congnitive Layer) 지능시스템 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.99-101
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• 2017

최근 딥러닝을 이용한 SAR 영상의 목표물을 인식하는 알고리즘이 괄목할만한 성능을 보여주었다. 이러한 알고리즘들은 포즈 각도 정보를 무시한 채 목표물의 종류를 추정하는 것에만 초점을 맞춘다. 포즈 각도 추정 알고리즘은 단지 SAR 영상 목표물 인식 알고리즘의 전처리 과정으로 연구되었다. 하지만 감시 시스템에서, 목표물이 향하고 있는 방향을 추정하는 것 또한 중요하다. 먼저, 포즈 각도 추정을 통하여 적의 전술 배치를 계획을 추정할 수 있다. 또한 목표물이 아군 쪽을 바라보면 큰 위협이 되는데, 포즈 각도 추정을 통하여 이러한 정보를 알 수 있다. 따라서 본 논문은 목표물이 향하고 방향을 추정할 수 있는 콘볼루션 네트워크를 고안하였다. 네트워크를 학습시키기 위하여 SAR 영상의 목표물의 포즈 각도를 양자화하여 포즈 각도 label 을 구성하였다. 또한 이러한 포즈 각도 추정을 정제하는 알고리즘을 고안하였고 이는 보다 정확한 포즈 각도 추정을 가능하게 하였다. 그 결과, 제안된 네트워크는 포즈 각도 추정에 높은 정확도를 보여준다.

• Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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• v.4 no.2
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• pp.249-255
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• 2001

무인자율항체는 자동차, 선박, 잠수함과 같이 인간에 의해 직접 조종되는 유인항체에 인간의 역할을 대신할 수 있는 지능시스템을 배치하여 전체적 혹은 부분적으로 무인화한 이동체를 말한다. 무인자율항체에서 사용되는 소프트웨어는 인식, 사고, 행위와 같은 인간의 지적능력을 내포한 인공지능시스템이어야 한다. 자율무인잠수정, 자율운항선박과 같은 저속무인자율항체는 무인항공기나 무인차량과 같이 빠른 판단과 제어가 요구되는 지능제어시스템과는 다른 특성을 가진다. 저속무인자율항체에서 가장 주목되는 특성은 주위 환경 변화속도와 운항속도에 따른 긴박감의 차이이다. 고속자율항체에서는 제어시스템의 처리속도에, 저속자율항체에서는 제어시스템의 신뢰성에 비중을 둔다. 본 연구에서는 이와 같은 저속무인자율항체의 특성과 기능별 독립성 보장, 반응형 및 인식형 인공지능 기법의 융화 극대화에 촛점을 맞춘 RVC(Reactive Layer - Virtual World - Considerative Layer) 지능시스템 모델을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.01a
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• pp.227-228
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• 2012

실외에서의 위치추적은 GPS(Global Positioning System) 등의 다양한 방법이 활용가능하다. 하지만 실내에서는 사용이 어려워 비전, RFID 및 Zigbee 등을 활용한 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 비교적 비용 효과적으로 구축이 가능한 수동형 RFID 태그를 기반 이동형 로봇의 위치 추적 알고리즘을 제안하도록 한다. 총 7 종의 태그에 대하여 각 태그가 가지고 있는 특성을 실험을 통하여 분석하고 분석한 결과에 따라 태그를 배치하여 효과적으로 로봇의 이동에 따른 위치 추적 및 이동방향 예측방법을 기술한다. 제안하는 방법을 실험실 환경에서 레고 마인드스톰을 활용하여 그 효용성을 나타내도록 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.711-715
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• 2005

본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크의 핵심인 RFID에 대한 응용기술을 개발하기 위하여 대상을 놀이공원으로 잡고, 공원에 출입하는 입장객들이 각 놀이 기구에 입장한 시간과 나가는 시간을 자동으로 입력받아서 데이터베이스에 저장한 후에 전체적인 놀이공원 인원 배치에 관한 합리적인 지시, 명령을 도출하도록 하는 프로그램을 개발하는 시스템을 개발하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 13.25Mhz 대의 RFID 센서와 마이크로소프트사의 MSSQL 데이터베이스와 IIS 웹서버를 기반으로 하는 시스템 구축을 수행하였다. 이를 위하여 SkyeTek사의 RFID 리더를 기반으로 시스템을 구축하여 호스트 PC와 연동 프로그램을 C++ 언어를 이용하여 개발하였고, ASP.NET과 C#을 이용한 웹사이트 구축하였으며, RFID 리더의 태그 인식 범위를 확장하기위한 외장형 안테나 제작한 결과 30${\sim}$40 cm 수준의 인식 거리를 보장하는 동판형 안테나를 개발하였으며, 시스템에 적용한 결과 성능의 우수함을 확인하였다.

• Review of KIISC
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• v.28 no.6
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• pp.63-69
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• 2018

방위산업기술보호법의 대상기관인 각 군(軍)은 방위산업기술보호 인식 및 역량 제고를 위한 방위산업기술보호 교육이 필요하다. 방위산업기술 즉 기밀기술정보, 비기밀통제기술정보, 핵심기능(CPI)에 대한 보호조치 등 군(軍) 방위력개선사업 실무절차와 관련된 특징을 고려하여 전력소요제기~운용시험평가~후속양상 구매 배치에 이르는 전(全) 단계에 방위산업기술 보호 지침에 따라 보안조치가 이루어져야 한다. 이러한 보안조치는 교육을 통해 효과가 극대화 된다. 따라서 본 연구는 각 군(軍)의 방위산업기술 보호에 관한 교육의 발전방안을 제시하는데 주안을 두었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.10a
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• pp.742-745
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• 2009

This paper proposed indoor location recognition method based on RSSI (received signal strength indication) using the LVQ (Learning Vector Quantization) network. The LVQ inputs are the RSSI values measured by the fixed reference nodes and the output are the spatial sections. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we performed experiments, and then compared to the conventional triangularity measurement method.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.540-543
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• 2021

본 논문에서는 Multi-Head Attention 대신 Spatial Gating Unit을 사용하는 GMLP[1]에 작은 Attention 신경망을 추가한 모델을 구성하여 뉴스와 위키피디아 데이터로 사전학습을 실시하고 한국어 다운스트림 테스크(감성분석, 개체명 인식)에 적용해 본다. 그 결과, 감성분석에서 Multilingual BERT보다 0.27%높은 Accuracy인 87.70%를 보였으며, 개체명 인식에서는 1.6%높은 85.82%의 F1 Score를 나타내었다. 따라서 GMLP가 기존 Transformer Encoder의 Multi-head Attention[2]없이 SGU와 작은 Attention만으로도 BERT[3]와 견줄만한 성능을 보일 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 BERT와 추론 속도를 비교 실험했을 때 배치사이즈가 20보다 작을 때 BERT보다 1에서 6배 정도 빠르다는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.05a
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• pp.165-170
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• 2003

This paper presents an integrated approach to unconstrained face recognition in arbitrary scenes. The front end of the system comprises of a scale and pose tolerant face detector. Scale normalization is achieved through novel combination of a skin color segmentation and log-polar mapping procedure. Principal component analysis is used with the multi-view approach proposed in[10] to handle the pose variations. For a given color input image, the detector encloses a face in a complex scene within a circular boundary and indicates the position of the nose. Next, for recognition, a radial grid mapping centered on the nose yields a feature vector within the circular boundary. As the width of the color segmented region provides an estimated size for the face, the extracted feature vector is scale normalized by the estimated size. The feature vector is input to a trained neural network classifier for face identification. The system was evaluated using a database of 20 person's faces with varying scale and pose obtained on different complex backgrounds. The performance of the face recognizer was also quite good except for sensitivity to small scale face images. The integrated system achieved average recognition rates of 87% to 92%.